Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1358-1360
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2015
본 논문에서는 MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)와 공간피라미드를 이용하여 생성된 특징을 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 영상내의 표지판 속도를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 입력 영상에서 표지판 영역은 다양한 위치와 크기를 가지며 주위 배경이 후보 영역에 포함되므로 먼저 입력 영상에 원형 Hough Transform을 적용하여 원형의 표지판 후보 영역만을 검출한다. 그 후 영상의 화질을 향상시키기 위해 히스토그램 평활화와 모폴로지 연산을 적용하여 표지판의 숫자 영역과 배경 영역의 대비를 높이도록 한다. 표지판의 크기 변화에 강건한 시스템의 구현을 위해 후보 영역에서 LBP(Local Binary Patterns)보다 우수한 성능을 보이는 MB-LBP를 적용하고, 다양한 크기의 속도 표지판을 인식하기 위해 공간 피라미드를 사용하여 지역적 특징과 전역적 특징 모두를 추출하였다. 추출된 특징은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 각 9개의 속도 표지판으로 분류, 각 속도별 클래스에 대한 인식 성능을 측정하였다.
Park, Jong-dae;Park, Byeong-ho;Choi, Yong-seok;Seong, Hyoen-kyeong
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.408-410
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2014
In this paper a license plate area extraction of labeling the vehicle images is proposed. Studies on license plate recognition systems have largely been conducted and there is a tendency of increasing license plate recognition rates. In this paper a license plate region is extracted from an image labeling for the region of interest and research on technology for labeling sample image using the Otsu algorithm to binary.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.10
no.5
s.51
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pp.35-48
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2006
The object of this study is to propose the efficient method for analyzing the building floors subjected to the loading with high frequency contents. For this purpose, the method for mesh division and the selection of master DOF for FE model of building floors with these loadings are studied. Also, it is verified that the availability of thin plate element that is used by structural engineers for the modelling of the building floor of which the span-thickness ratio is usually ten times and over. And the possibility and limit of the equivalent plate which is already studied by other researcher for the multi-layer plate are investigated. At last, proposed modelling method is examined by the example structure.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.6
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pp.773-779
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2007
Internet bulletin boards have been used to exchange their idea and information among Internet users. But the existing Internet bulletin boards can not satisfy user's personal view. In this raper, Web 2.0 based customized Internet bulletin board is to design. The proposed Internet bulletin board provides each user with personalized information which are established by user beforehand. So user can retrieve his interested information fast. Moreover user can generate his own personalized bulletin board to collect one's interested information automatically. The personalized bulletin board is connected to several Internet bulletin boards with RSS feeds.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.450-453
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2011
고화질의 디지털 카메라 및 스마트폰, 감시용 카메라의 보급 등으로 인해 최근 패턴 인식 및 이미지 프로세싱 분야에서 고화질의 이미지 및 비디오를 처리해야 하는 경우가 많아지고 있다. 특히 차량 번호판 감지 등과 같은 객체 인식 분야의 경우, 고화질의 이미지로 인해 그만큼 인식에 필요한 계산 비용이 증가하게 되었는데 따라서 이러한 계산 비용을 효율적으로 줄이기 위한 기법이 요구되고 있다. 또한 기존의 차량 번호판 감지의 도메인과는 다르게 도로 상에서의 실시간 차량 번호판 감지의 필요성이 대두되고 있기에 본 논문에서는 도로 상에서의 실시간 번호판 감지 시스템을 위한 차량 번호판 주변정보 기반의 효율적인 윈도우 슬라이딩(window sliding) 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 총 3단계로, (1) SVM(Supported Vector Machine) 을 통한 차량 번호판 주위 정보에 대한 학습, (2) 도로 상의 번호판 위치 확률 모델링을 통한 탐색 공간의 감소, (3) $context_{plate}$분류기를 통한 OCS(operator context scanning)의 수행이다. 이와 같은 $context_{plate}$분류기와 OCS를 통해 번호판 검출을 위한 윈도우 슬라이딩의 수가 크게 줄었음을 알 수 있었으며, 또한 번호판의 정보를 건너뛰지 않고, 신뢰성 있게 접근함을 알 수 있었다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.293-296
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2010
일반 교량에 주로 사용되는 콘크리트 바닥판 시공을 위해서는 동바리, 거푸집 등을 설치하고 철근 배근 후 콘크리트를 타설하는 방법이 사용되어왔다. 그러나 기존 콘크리트 바닥판 시공은 계절 및 기후의 영향을 많이 받는다. 또한 시공과정에서 많은 인력이 요구되고 시공 안전성 확보를 위한 노력이 필요한 실정이다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 최근에 프리캐스트 바닥판을 이용한 교량 시공이 늘어나고 있는 추세이다. 프리캐스트 바닥판은 공장에서 선제작한 후 현장에서 조립하여 시공한다. 따라서 프리캐스트 바닥판 시공은 계절 및 기후의 영향을 최소화 하여 공기를 단축할 수 있고, 공장제작에 따른 양호한 품질도 보장된다. 또한 인력이 적게 요구되면서 시공 안전성도 확보할 수 있다. 그러나 이러한 기존의 프리캐스트 바닥판은 패널의 폭이 좁고 외측 캔틸레버부의 시공 시 별도의 지보공이 필요한 단점을 갖고 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위해 장폭 외측 프리캐스트 바닥판이 제안되었다. 장폭 외측 프리캐스트 바닥판은 패널의 폭을 늘려서 장폭의 바닥판을 만들고, 가설구조물을 이용하여 지보공 없이 시공이 가능하게 고안되었다. 본 연구에서는 장폭 외측 프리캐스트 패널 캠버 조정에 사용 될 가설구조의 현장적용을 위하여, 실험 후 유한요소해석을 수행하여 비교 및 검증하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.457-461
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2005
본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 오류 역전파 알고리즘을 이용한 신 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 차량 영상에서 평균 Blue값을 이용하여 차량 영상을 보정한다. 보정된 차량 영상에서 순수 Red픽셀과 현재 픽셀의 차이와 순수 Green 픽셀과 현재의 픽셀의 차이를 각각 구하여 Red 후보 영역과 Green 후보 영역으로 구분한다. 구분된 2개의 후보 영역의 픽셀 값을 오류 역전파 알고리즘에 적용하여 최종 Green 영역을 찾는다. 그리고 오류 역전파 알고리즘에 의해서 Green 영역으로 판명된 영역을 제외한 영역들은 잡음으로 처리한다. 잡음이 제거된 영역에 대해 수평 및 수직 히스토그램의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 추출된 번호판 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 추출하고, 오류 역전파 알고리즘을 적용하여 개별 코드들을 인식한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 신 차량 번호판에 적용한 결과, 제안된 번호판 추출 방법이 기존의 HSI 정보를 이용한 번호판 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 제안된 차량 번호판 인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.
Kim Jae-Yong;Lee Dong-Min;Kim Young-Ju;Kim Kwang-Baek
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.352-357
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2006
매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
This paper proposes a method that detects a license plate in complex background using a multiple-color model and character layout information. A layout of a green license plate is different from that of a white license plate. So, this study used a strategy that firstly assumes the plate color and then utilizes its layout information. At first, it extracts green areas from an input image using a multiple-color model which combined HIS and YIQ color models with RGB color model. If green areas are detected, it searches the character layout of the green plate by analyzing the connected components in each areas. If not detected, it searches the character layout of the white plate in all area. Finally, it extracts a license plate by grouping the connected components which corresponds to characters. Experimental result shows that 98.1% of 419 input images are correctly detected. It also shows that the proposed method is robust against illumination, shadow, and weather condition.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.10
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pp.1987-1996
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2009
Recently, the color of vehicle license plate has been changed from green to white. Thus the vehicle plate recognition system used for parking management systems, speed and signal violation detection systems should be robust to the both colors. This paper presents a vehicle license plate recognition system, which works on both of green and white plate at the same time. In the proposed system, the image of license plate is taken from a captured vehicle image by using morphological information. In the next, each character region in the license plate image is extracted based on the vertical and horizontal projection of plate image and the relative position of individual characters. Finally, for the recognition process of extracted characters, PCA(Principal Component Analysis) and LDA(Linear Discriminant Analysis) are sequentially utilized. In the experiment, vehicle license plates of both green background and white background captured under irregular illumination conditions have been tested, and the relatively high extraction and recognition rates are observed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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